Рассчитать точность и вспомнить

Я действительно запутался в том, как рассчитать точность и повторный вызов в алгоритме контролируемого машинного обучения с использованием классификатора NB Скажи например 1)У меня два класса А, Б 2)У меня есть 10000 документов, из которых 2000 ...

 следовательно, большее сообщество.

тив пару дней на решение этой задачи, я хотел бы поделиться своим опытом того, как я отвечал на вопрос: Как я используюОбнаружение объектов TS [https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection] тренироваться, используя ...

Сигмоидальный выход OpenCV Neural Network

Я использую OpenCV довольно долго. Я решил проверить его мощность для машинного обучения в последнее время. В итоге я реализовал нейронную сеть для распознав...

 для более подробной информации об этом.

ю, что означает «шаг», когда это просто целое число (на каком этапе вы должны применить фильтр к изображению). Но что насчет(1, 1) или даже более размерный шаг?

Как рассчитывается значение R2 в Scikit learn?

Значение R ^ 2, возвращаемое scikit learn (

Как вычислить среднее значение отпуска с использованием dplyr в R?

Привет, я пытаюсь найти одно среднее значение переменной во всех строках, используя

Алгоритм случайной проекции псевдокод

Я пытаюсь применить метод случайных проекций к очень редкому набору данных. Я нашел статьи и учебные пособия по методу Джонсона Линденштраусса, но каждый из них полон уравнений, которые не дают мне значимого объяснения. Например, этот документ ...

Машинное обучение: обратное распространение без присмотра

У меня возникли проблемы с некоторыми понятиями в машинном обучении через нейронные сети. Один из них являетсяобратное распространение, В уравнении обновлени...

Экспортная модель машинного обучения

 уже указал, что это RNN, я публикую это после того, как этот ответ был принят по запросу OP.

я есть очень простой код машинного обучения здесь: # load dataset dataframe = pandas.read_csv("USDJPY,5.csv", header=None) dataset = dataframe.values X = dataset[:,0:59] Y = dataset[:,59] #fit Dense Keras model model.fit(X, Y, ...